Евразия Журнал Новости
  • SD UK

  • Роснефть разработала уникальный программный комплекс для цифрового исследования керна

    Специалисты ООО «Тюменский нефтяной научный центр» (входит в научно-проектный блок «Роснефти») совместно с негосударственным институтом развития «Иннопрактика» создали уникальный программный комплекс «РН-Цифровой керн». Такое программное обеспечение не имеет аналогов в России. Виртуальное моделирование керна позволяет не только спрогнозировать содержание углеводородов в пласте, но и подобрать наиболее эффективные методы разработки для увеличения его нефтеотдачи.

    Развитие технологического потенциала – один из ключевых элементов стратегии «Роснефть-2030». Компания уделяет приоритетное внимание инновационной деятельности и использованию прорывных научных подходов, определяя технологическое лидерство как ключевой фактор конкурентоспособности на нефтяном рынке.

    В основе программного комплекса «РН-Цифровой керн» заложены уникальные алгоритмы и методы, ранее не применявшиеся в коммерческом программном обеспечении. На основании полученных трёхмерных снимков высокого разрешения образцов горной породы программа создает математическую модель – цифровой двойник керна. С помощью этой модели можно изучать физические, механические и фильтрационные характеристики горных пород. Преимущество использования цифровой модели – в возможности многократных исследований одного и того же образца при различных условиях. В экспериментах на реальном образце однократное воздействие приводит к изменению его свойств.

    Программный комплекс «РН-Цифровой керн» используется как дополнительный инструмент лабораторных исследований и работает с традиционными высокопроницаемыми горными породами. В перспективе функционал будет расширен для работы с трудноизвлекаемыми запасами.

    Источник

    Previous post

    28-29 июля в Санкт-Петербурге прошла V ежегодная конференция «Технологическое развитие и импортозамещение в ТЭК» под эгидой «Энерготехнохаба Петербург»

    Next post

    «Татнефть» инвестирует в подготовку магистрантов по анализу данных в нефтяной отрасли